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《数字图像处理基础 第3章 灰度级变换ppt课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第三章 图像增强图像增强的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。本章中主要介绍的内容包括：γ校正对比度展宽动态范围调整直方图均衡化处理伪彩色技术3.1.1对比度的概念对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。对比度大的图像通常层次感强，清晰度高。对比度的计算公式如下：即相邻像素间的灰度差即相邻像素间的灰度差为δ的像素分布概率其中：相邻像素的两种定义：四近邻八近邻3.1图像的γ校正对比度计算例设图像为：四近邻!!!逐个像素统计板书计算对比度演示计算结果的意义？我们知道，数字图像信息的获取通常都是通过光电传感器(如：CCD)来完成的。但是，由于传感器的输入输出特性不是线性的。所以，如
2、果不进行校正处理的话，将无法得到好的图像效果。（同理，加洗照片不对颜色进行校正配准，所以效果都会略差一些）3.1.2光电传感器的输入输出特性设CCD的输入（光信号强度）为L，输出（电信号强度）为I，则有：这种光电转换特性通常称为“幂律转换特性”，或“γ特性”当我们得到电信号I之后，必须对其进行校正，使得校正后的信息为L或近似为L。称为“γ校正”3.1.3γ校正的原理因此，γ校正的关键是确定γ值。可以根据已知的电信号强度，估计原始的光信号强度：3.1.4γ校正方法1.γ值的确定1）测试靶图法即logI与logL成线性关系。通过测试靶图，即：设置光图像，检测电信号图像，选取一组logI与
3、logL的数据，用于计算γ的值。2）基于γ估计与校正的逐步调整法通常CCD的γ值在0.4～0.8之间，γ值越小，画面的效果越差。根据画面对比度的观察,估计其γ值并进行校正，可以大致得到该设备的γ值（或依据设备的参考γ值）。值得注意的是：很多情况下，估计所得到的γ值不一定准确，那么我们来看一下，γ值不准确时，进行校正后的图像效果。2.γ校正的具体算法：（假设γ=0.4）4699954686680878950759580原始信息L（光信号）γ=0.41399821373360646820529260CCD的输出信息I（电信号）如果不进行校正的话，会有11/25=44%的数据畸变严重。从上
4、面的数据规律可以看出，会导致对比度的减小。46999546866808789507595801399921363360656920529260CCD的输出信息I1399821373360646820529260γ校正后的信息原始信息校正后的误差为计算误差，是不得已的，可忽略的误差γ校正列表I0123456789L’00011235793.2对比度展宽对比度展宽的目的是，将人所关心的部分强调出来。设新、旧图的灰度级分别为g和f，要求g和f均在[0，255]间变化，但是g的表现效果要优于f。原理是，对像素进行灰度级映射。可用下图表示映射关系，将原图像像素灰度f(i,j)映射为新的像素灰度
5、g(i,j)。255fafbf255gagbαγβ(i,j)g(i,j)0分析：对比度展宽与抑制原图像素灰度新的像素灰度将上面图示的映射关系，用计算公式表达即为：Potoshop演示对比度线性展宽(近似实现）已知一幅图像F如下，其中灰度变化范围为0～7，请对其进行线性对比度展宽处理。假设fa=3,fb=5,ga=2,gb=6。求新图像G。解：f(i,j)01234567g(i,j)01124677(1)(2)(3)(4)3.3灰级窗与灰级窗切片只显示指定灰度级范围内的信息。抑制非重要信息的对比度，使:α=γ=0255fafbf(i,j)255gagbαγβg(i,j)255fafbg
6、(i,j)255βf(i,j)线性对比度展宽灰级窗问题：灰级窗使图像主体内容的对比度如何变化？为什么？算法的数学描述3.3.1灰级窗Photoshop演示3.2.3灰级窗切片分割目标物区域，其与非目标物用不同灰度值描述。255fafbfg255Photoshop演示3.4动态范围调整动态范围：是指一幅图像所描述的场景从暗到亮的变化范围。动态范围对图像质量的影响：当描述场景的动态范围过大时，可能使其中的主要景物的灰度级变化范围不大，严重影响了图像画面的质量。动态范围调整原理：压缩动态范围，使图像中主要目标物的灰度级的变化范围扩大。3.4.1线性动态范围调整如下图所示，将原来[0,255
7、]范围内的亮暗变化，压缩到[a,b]范围内。再将[a,b]范围内的灰度值展宽到[0,255]。photoshop软件实现线性动态范围调整的实例线性动态范围调整的计算实例1399821373360646820529260a=2b=703999003933606469005090600299900292270747900509070将[0,2]转换为0将[7,9]转换为9可理解为：亮暗限幅转换[3,6]的像素值g(i,j)=9/5×[f(i,j)-2]C=16
